Lancer dans un terminal :
pip install physique
Pour une mise à jour :
pip install --upgrade physiqueCette librairie se base principalement sur les librairies numpy, matplotlib et scipy
Fonctions pour réaliser une modélisation d'une courbe du type y=f(x).
ajustement_fct_lineaire(x, y)
ajustement_fct_affine(x, y)
ajustement_fct_parabolique(x, y)
ajustement_fct_exponentielle_croissante(x, y)
ajustement_fct_exponentielle_decroissante(x, y)
ajustement_ordre1_passe_bas_transmittance(f, T)
ajustement_ordre1_passe_bas_gain(f, G)
ajustement_ordre1_passe_bas_dephasage(f, phi)
ajustement_ordre1_passe_haut_transmittanc(f, T)
ajustement_ordre1_passe_haut_gain(f, G)
ajustement_ordre1_passe_haut_dephasage(f, phi)
ajustement_ordre2_passe_bas_transmittance(f, T)
ajustement_ordre2_passe_haut_transmittance(f, T)
ajustement_ordre2_passe_bande_transmittance(f, T)
ajustement_ordre2_passe_bande_gain(f, G)
import matplotlib.pyplot as plt
from physique.modelisation import ajustement_parabolique
x = [0.003,0.141,0.275,0.410,0.554,0.686,0.820,0.958,1.089,1.227,1.359,1.490,1.599,1.705,1.801]
y = [0.746,0.990,1.175,1.336,1.432,1.505,1.528,1.505,1.454,1.355,1.207,1.018,0.797,0.544,0.266]
modele = ajustement_parabolique(x, y)
plt.plot(x, y, '+', label="Mesures")
modele.plot()
plt.legend(facecolor="linen")
plt.title("Trajectoire d'un ballon")
plt.xlabel("x (m)")
plt.ylabel("y (m)")
plt.grid()
plt.show()Module d'importation de tableau de données au format CSV à partir des logiciels Aviméca3, Regavi, ...
load_txt(fileName)
load_avimeca3_txt(fileName)
load_regavi_txt(fileName)
load_regressi_txt(fileName)
load_regressi_csv(fileName)
load_oscillo_csv(filename)
load_ltspice_csv(filename)
save_txt(data, fileName)
import matplotlib.pyplot as plt
from physique.csv import load_avimeca3_txt
t, x, y = load_avimeca3_txt('data.txt')
plt.plot(x,y,'.')
plt.title("Trajectoire d'un ballon")
plt.xlabel('x (m)')
plt.ylabel('y (m)')
plt.grid()
plt.show()Le fichier data.txt a été exporté du logiciel Avimeca 3 à partir d'un exemple !
Module Module pour le traitement des signaux.
derive(y, t)
integrale(y, t, tmin, tmax)
spectre_amplitude(y, t, T)
spectre_RMS(y, t, T)
spectre_RMS_dBV(y, t, T)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from physique.csv import load_oscillo_csv
from physique.signal import integrale
t, u = load_oscillo_csv('scope.csv')
f = 125
T = 1/f
aire = integrale(u, t, 0, T, plot_ax=plt)
moy = aire/T
plt.plot(t, u)
plt.axhline(moy, ls="--", color="C3")
plt.text(0.65*T, moy+0.2, "Moy = {:.2f} V".format(moy), color="C3")
plt.title("Valeur moyenne d'un signal périodique")
plt.xlabel("t (s)")
plt.ylabel("u (V)")
plt.grid()
plt.show()

